量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合模型[14][16] * 模型构建思路：该模型旨在对分析师推荐股票池进行基本面和技术面的双层优选，挑选出同时具备基本面支撑和技术面共振的超预期股票，构建港股精选股票组合[14][16]。 * 模型具体构建过程： 1. 构建分析师推荐股票池：以分析师上调盈利预测、分析师首次关注、分析师研报标题超预期事件作为分析师推荐事件，构建初始股票池[16]。 2. 基本面与技术面精选：对分析师推荐股票池中的股票进行基本面和技术面两个维度的精选，具体筛选标准未在本文中详述，但提及可参考专题报告《基于分析师推荐视角的港股投资策略》[14][16]。 2. 因子名称：250日新高距离[23] * 因子构建思路：用于量化股票价格接近其历史最高点的程度，数值越小表示越接近新高，常用于捕捉动量效应和趋势[21][23]。 * 因子具体构建过程：计算最新收盘价与过去250个交易日最高收盘价的相对距离。 * 公式：$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ * 公式说明：Closet为最新收盘价，ts_max(Close, 250)为过去250个交易日收盘价的最大值。若最新收盘价创出新高，则因子值为0；若最新收盘价较新高回落，则因子值为正，表示回落幅度[23]。 3. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[23][24] * 模型构建思路：从近期创过新高的股票中，综合分析师关注度、股价相对强弱、股价路径平稳性、创新高连续性等多个角度，筛选出趋势更为稳健的“平稳创新高”股票[3][23]。 * 模型具体构建过程：在过去20个交易日创出过250日新高的股票池中，按以下步骤筛选： 1. 样本池：全部港股，剔除成立时间不超过15个月的股票[24]。 2. 分析师关注度筛选：过去6个月买入或增持评级的分析师研报不少于5份[24]。 3. 股价相对强弱筛选：过去250日涨跌幅位于样本池前20%[24]。 4. 股价平稳性筛选：在满足上述条件的股票池内，用以下两个指标综合打分，取排名在前50%的股票（最少取50只）[24]。 * 价格路径平滑性（股价位移路程比）：$价格路径平滑性 = \frac{过去120日涨跌幅绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$[23][24] * 创新高持续性：过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值[24]。 5. 趋势延续性筛选：计算过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并取排序靠前的50只股票作为最终输出[24]。 模型的回测效果 1. 港股精选组合模型[16][20] * 全样本回测区间（20100101-20250630）年化收益：19.11%[16] * 全样本相对恒生指数年化超额收益：18.48%[16] * 全样本信息比率（IR）：1.22[20] * 全样本相对最大回撤：23.73%[20] * 全样本跟踪误差：14.55%[20] * 全样本收益回撤比：0.78[20] 量化因子与构建方式 （本报告中未单独测试并展示因子的IC、收益率等传统因子检验结果，因此此部分略过） 因子的回测效果 （本报告中未提供单独因子的回测效果指标，因此此部分略过）